Mecanismos de atención en redes neuronales recurrentes para monitorización predictiva

Resumen:

La monitorización predictiva en minería de procesos tiene como objetivo predecir cómo se va a desarrollar en el futuro una ejecución en curso de un proceso. Uno de los principales retos en este ámbito es la predicción de la secuencia de actividades que tendrán lugar a partir de un cierto instante hasta la finalización de la instancia en ejecución. En este artículo se propone una arquitectura basada en un modelo secuencia-a-secuencia dotado de un mecanismo de atención y de un algoritmo de búsqueda heurística para predecir la secuencia de actividades de un caso en ejecución. Esta arquitectura ha sido validada sobre 12 conjuntos de datos ampliamente usados en la comunidad científica, comparándola, además, con las principales propuestas del estado del arte. Los resultados de la experimentación demuestran que nuestra aproximación obtiene los mejores resultados.

Palabras Clave:

Mecanismos de atención - minería de procesos - monitorización predictiva - Redes neuronales recurrentes

Autor(es):

• Pablo Monteagudo Lago {pablo.monteagudo.lago@rai.usc.es}
  Universidade de Santiago de Compostela - Spain
  
• Juan C. Vidal {juan.vidal@usc.es}
  Universidade de Santiago de Compostela - Spain
  
• Manuel Lama Penin {manuel.lama@usc.es}
  Universidade de Santiago de Compostela - Spain
  

Handle:

11705/JCIS/2022/035

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